El 88% de las empresas ya usa inteligencia artificial en al menos una funci\u00f3n del negocio y un 80% de los empleados dice que les hace individualmente m\u00e1s productivos. Pero cuando McKinsey pregunt\u00f3 cu\u00e1ntas empresas pueden demostrar que eso se convirti\u00f3 en beneficio real para la compa\u00f1\u00eda, la cifra cae a un 37% \u2014 y solo un 6% lo consigue de forma significativa a escala de toda la organizaci\u00f3n. El ROI de la automatizaci\u00f3n en los negocios<\/strong> no es un problema de si la tecnolog\u00eda funciona: es un problema de medici\u00f3n y de gobierno. Esta gu\u00eda explica por qu\u00e9 se abre esa brecha, con datos verificados y un caso real, y qu\u00e9 hace distinto al 6% que s\u00ed convierte la automatizaci\u00f3n en beneficio.<\/p>\n Este art\u00edculo explica, con datos de la encuesta global de McKinsey sobre adopci\u00f3n de IA (agosto de 2026) y un caso real auditable, por qu\u00e9 la mayor\u00eda de las empresas no puede demostrar el ROI de la automatizaci\u00f3n en los negocios<\/strong> aunque la mayor\u00eda de sus empleados s\u00ed noten el cambio, y qu\u00e9 diferencia a las que s\u00ed lo consiguen.<\/p>\n Seg\u00fan The State of AI in 2026: On the Road to ROI<\/em>, el informe que McKinsey public\u00f3 en agosto de 2026 tras encuestar a organizaciones de todo el mundo, la adopci\u00f3n de automatizaci\u00f3n con IA ya no es el problema: el uso de IA generativa en al menos una funci\u00f3n del negocio pas\u00f3 del 33% en 2024 al 72% en 2026, y un 88% de las organizaciones la usa de forma habitual en alguna parte de la empresa.<\/p>\n Cuatro de cada cinco personas encuestadas (80%) dicen que la IA las hace individualmente m\u00e1s productivas. Pero cuando McKinsey pregunta por el impacto en el EBIT (el beneficio operativo) de toda la empresa, solo un 37% puede atribuirle alg\u00fan impacto \u2014 una cifra que no ha cambiado respecto al a\u00f1o anterior. Y solo alrededor de un 6% entra en lo que McKinsey llama \u00abhigh performers\u00bb: empresas que vinculan la IA a un beneficio significativo a escala de toda la organizaci\u00f3n, normalmente porque redise\u00f1aron el proceso de fondo en lugar de a\u00f1adir IA encima del proceso que ya ten\u00edan.<\/p>\n La automatizaci\u00f3n casi nunca falla porque la tecnolog\u00eda no funcione: el 80% de productividad individual lo demuestra. Falla porque esa mejora se queda en la persona que la usa y nunca llega a medirse ni a dise\u00f1arse a nivel de proceso completo. Eso es exactamente lo que separa al 94% que no puede demostrar el beneficio del 6% que s\u00ed lo consigue.<\/p>\n Lo que nadie suele decir en los art\u00edculos sobre \u00ablas mejores herramientas de automatizaci\u00f3n\u00bb es que la herramienta rara vez es el problema. UiPath, Automation Anywhere o Microsoft Power Automate resuelven tareas concretas razonablemente bien. El salto del 80% de productividad individual al 37% de impacto en EBIT ocurre en el medio: en si existe un proceso completo redise\u00f1ado, con m\u00e9tricas y responsables, o si lo que hay es un piloto suelto que nadie vuelve a medir seis meses despu\u00e9s.<\/p>\n TELUS, la operadora de telecomunicaciones canadiense, es uno de los casos documentados por Anthropic (creador de Claude) y por Google Cloud con cifras p\u00fablicas verificables. La diferencia con los dos ejemplos de \u00abcadena de retail\u00bb y \u00abentidad financiera\u00bb sin nombre que suelen repetirse en art\u00edculos de automatizaci\u00f3n: aqu\u00ed hay una empresa, una cifra y una persona que la firma.<\/p>\n TELUS no despleg\u00f3 un chatbot aislado: construy\u00f3 47 soluciones de IA generativa a gran escala<\/strong> dentro de su plataforma interna Fuel iX, con 57.000 empleados us\u00e1ndolas activamente y m\u00e1s de 13.000 soluciones personalizadas creadas por sus propios equipos. El resultado acumulado: m\u00e1s de 500.000 horas ahorradas<\/strong> y m\u00e1s de 90 millones de d\u00f3lares en beneficios<\/strong> documentados, adem\u00e1s de un 30% m\u00e1s de velocidad al entregar c\u00f3digo en sus equipos de ingenier\u00eda.<\/p>\n Jaime Tatis, Chief AI Officer de TELUS, lo resume as\u00ed: la compa\u00f1\u00eda transform\u00f3 c\u00f3mo trabajan 57.000 personas, con equipos que crearon m\u00e1s de 13.000 soluciones de IA propias. Es el patr\u00f3n contrario al de la \u00abcadena de retail prominente\u00bb sin nombre: 47 casos de uso medidos, no uno solo, y un directivo con nombre y cargo que responde por la cifra.<\/p>\n Antes de automatizar nada, hace falta poder responder a estas preguntas con una cifra, no con una sensaci\u00f3n:<\/p>\n Estas cuatro cifras, medidas antes de empezar y revisadas cada trimestre, son lo que separa a una empresa del 6% de \u00abhigh performers\u00bb de McKinsey del resto: no automatizan m\u00e1s r\u00e1pido, automatizan midiendo desde el primer d\u00eda.<\/p>\n P: \u00bfCu\u00e1les son los costes iniciales de automatizar un proceso?<\/strong><\/p>\n R: Var\u00edan seg\u00fan la complejidad: licencias de software, integraci\u00f3n con los sistemas existentes y formaci\u00f3n del equipo. La diferencia entre que ese gasto se recupere o no est\u00e1 casi siempre en si se automatiz\u00f3 un proceso completo con una m\u00e9trica clara, no en el precio de la herramienta elegida.<\/p>\n P: \u00bfPor qu\u00e9 la mayor\u00eda de las empresas no puede demostrar el ROI, si la IA s\u00ed mejora la productividad?<\/strong><\/p>\n R: Porque miden la adopci\u00f3n (cu\u00e1nta gente la usa) en lugar del beneficio (cu\u00e1nto dinero o tiempo ahorra de forma verificable). Seg\u00fan McKinsey, el 80% nota mejoras personales pero solo el 37% puede atribuir impacto al beneficio de la empresa \u2014 la brecha est\u00e1 en la medici\u00f3n, no en la tecnolog\u00eda.<\/p>\n P: \u00bfCu\u00e1nto tiempo tarda en verse el ROI de una automatizaci\u00f3n?<\/strong><\/p>\n R: No hay un plazo universal honesto que dar: depende de si el proceso se midi\u00f3 desde el primer d\u00eda. TELUS construy\u00f3 su resultado de 90 millones de d\u00f3lares sobre 47 soluciones acumuladas en un par de a\u00f1os, no sobre un piloto de seis meses \u2014 as\u00ed lo describe su propio Chief AI Officer. Lo que s\u00ed se puede afirmar es que sin m\u00e9trica de salida definida antes de empezar, el ROI no se demuestra nunca, por mucho tiempo que pase.<\/p>\n P: \u00bfQu\u00e9 procesos conviene automatizar primero?<\/strong><\/p>\n R: Los que tienen un volumen alto, pasos repetitivos y un coste de error ya conocido: facturaci\u00f3n, conciliaci\u00f3n de pagos, soporte de primer nivel, revisi\u00f3n de contratos o cumplimiento normativo. El criterio no es \u00abqu\u00e9 tarea parece tediosa\u00bb, sino \u00abd\u00f3nde puedo medir el ahorro en euros antes de empezar\u00bb.<\/p>\n P: \u00bfQu\u00e9 hace diferente a una consultora frente a comprar directamente la herramienta?<\/strong><\/p>\n R: La herramienta automatiza una tarea; una consultora que dise\u00f1a el proceso completo, define el responsable y el indicador, y revisa el resultado cada trimestre es lo que convierte esa tarea automatizada en beneficio que aparece en la cuenta de resultados \u2014 la diferencia entre el 6% y el 94% del informe de McKinsey.<\/p>\n El ROI de la automatizaci\u00f3n en los negocios<\/strong> no se juega en qu\u00e9 herramienta se compra, sino en si el proceso completo se redise\u00f1a, se mide y tiene un responsable. El 80% de las personas ya siente el beneficio; solo el 6% de las empresas lo convierte en resultado de negocio demostrable. La diferencia es gobierno y medici\u00f3n, no tecnolog\u00eda.<\/p>\n En OptimaQuantum<\/a> dise\u00f1amos la automatizaci\u00f3n por proceso completo, con el indicador y el responsable definidos antes de empezar \u2014 para que el resultado se pueda defender en el pr\u00f3ximo comit\u00e9 de direcci\u00f3n, no solo en una demo. Si quieres saber qu\u00e9 proceso de tu empresa tiene el mayor retorno real, contacta con nuestro equipo<\/a>.<\/p>\n ROI de la Automatizaci\u00f3n en los Negocios El 88% de las empresas ya usa inteligencia artificial en al menos una funci\u00f3n del negocio y un 80% de los empleados dice que les hace individualmente m\u00e1s productivos. Pero cuando McKinsey pregunt\u00f3 cu\u00e1ntas empresas pueden demostrar que eso se convirti\u00f3 en beneficio real para la compa\u00f1\u00eda, la […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":6026,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[24],"tags":[],"class_list":["post-5395","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial"],"yoast_head":"\nTabla de Contenidos<\/h2>\n
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El hueco real del ROI de la automatizaci\u00f3n<\/h2>\n
La productividad individual sube, el beneficio de la empresa no sigue el mismo ritmo<\/h3>\n
Lo que esto significa para quien decide el presupuesto<\/h3>\n
Por qu\u00e9 solo el 6% lo convierte en beneficio<\/h2>\n
Tres se\u00f1ales de que una automatizaci\u00f3n no va a aparecer en ning\u00fan informe de resultados<\/h3>\n
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Caso real: 47 soluciones, 90 millones de d\u00f3lares<\/h2>\n
C\u00f3mo medir el ROI real de la automatizaci\u00f3n<\/h2>\n
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Gu\u00eda de implementaci\u00f3n<\/h2>\n
Proceso paso a paso<\/h3>\n
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M\u00e9tricas de \u00e9xito<\/h3>\n
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Preguntas Frecuentes<\/h2>\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n
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Art\u00edculos Relacionados<\/h2>\n
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